InstaCovNet-19: A deep learning classification model for the detection of COVID-19 patients using Chest X-ray

2019年冠状病毒病(COVID-19) 人工智能 计算机科学 精确性和召回率 肺炎 召回 深度学习 二元分类 卷积神经网络 班级(哲学) F1得分 医学 机器学习 疾病 病理 内科学 支持向量机 心理学 传染病(医学专业) 认知心理学
作者
Anunay Gupta,Anjum Ansari,Shreyansh Gupta,Rahul Katarya
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:99: 106859-106859 被引量:201
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2020.106859
摘要

Recently, the whole world became infected by the newly discovered coronavirus (COVID-19). SARS-CoV-2, or widely known as COVID-19, has proved to be a hazardous virus severely affecting the health of people. It causes respiratory illness, especially in people who already suffer from other diseases. Limited availability of test kits as well as symptoms similar to other diseases such as pneumonia has made this disease deadly, claiming the lives of millions of people. Artificial intelligence models are found to be very successful in the diagnosis of various diseases in the biomedical field In this paper, an integrated stacked deep convolution network InstaCovNet-19 is proposed. The proposed model makes use of various pre-trained models such as ResNet101, Xception, InceptionV3, MobileNet, and NASNet to compensate for a relatively small amount of training data. The proposed model detects COVID-19 and pneumonia by identifying the abnormalities caused by such diseases in Chest X-ray images of the person infected. The proposed model achieves an accuracy of 99.08% on 3 class (COVID-19, Pneumonia, Normal) classification while achieving an accuracy of 99.53% on 2 class (COVID, NON-COVID) classification. The proposed model achieves an average recall, F1 score, and precision of 99%, 99%, and 99%, respectively on ternary classification, while achieving a 100% precision and a recall of 99% on the binary class., while achieving a 100% precision and a recall of 99% on the COVID class. InstaCovNet-19's ability to detect COVID-19 without any human intervention at an economical cost with high accuracy can benefit humankind greatly in this age of Quarantine.
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